이웃 집계의 두 한계
기존 메시지 전달이 이웃 안의 구조 정보를 잃거나 서로 다른 성질의 노드가 연결된 그래프에서 먼 의존성을 놓칠 수 있다는 문제를 다룬다. 그래프의 바탕이 되는 연속 공간을 집계에 활용한다.
기하 집계의 세 부분
노드 임베딩과 구조적 이웃 및 이중 수준 집계라는 세 모듈로 구성한다. 노드 순서를 바꾸어도 집계 의미가 달라지지 않는 순열 불변 방식을 제안했다.
그래프 합성곱의 구현
기하 집계 방식을 그래프 합성곱에 구현한 모형을 Geom-GCN이라고 부른다. 원 연구는 그래프의 변환적 학습 설정에서 여러 공개 자료를 평가했다.